불과 두세 달 전, 엔지니어들은 harness를 두껍게 만들어 모델의 작업 시간과 산출물 품질을 끌어올렸다. 그런데 그 harness들이 또 한 번 모델 안으로 capability overhang으로 흡수되어 버렸다. 이제는 관료적으로 제약하기보다 최소한의 가드레일만 치고 모델에게 맡기는 게 더 좋은 산출물로 이어진다. unlearn-learn의 또 한 번의 타이밍이다.
근거
노정석은 회사에서 강하게 걸었던 harness — TDD spec 먼저, test 통과한 것만 구현 — 를 이틀 만에 거의 다 걷어냈다고 말한다. Antigravity가 에이전트적으로 알아서 분기·판단하는 것을 보고, harness를 파고 엔지니어링에 노력을 쏟는 방향이 곧 끝날 게임임을 체감했기 때문이다.
“예전에는 엔지니어들이 harness를 더 강하게 함으로써 이 모델을 막 갈고닦았다면 그 harness들이 또 한 번 모델에 그냥 capability overhang으로 들어가 버렸거든요. 그걸 관료적으로 제약하는 것보다 최소한의 가드레일만 치고 모델에게 맡기는 게 사실 산출물이 더 좋아지는 세상으로 빨리 가고 있거든요.”
다만 harness 자체는 사라지지 않는다. 추상화 계층은 계속 상향 이동할 뿐이다.
연결된 생각
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